将无序json数据转换为excel表格形式
今天给过来了一个json数据，说是看不了，想让给规整一下，转化成方便查看的数据，看看有没有办法搞一下。大概找了下规律，应该表格导出后混编在一起的json数据，应该可以导出成excel表格，就试着搭了个python工程，用pandas这个库来做一下看看。
顺便也介绍下这个pandas库，因为这个库经常在数据处理方面会用到，它是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。不光在游戏领域进行表格转换，它还是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据，并对数据进行高效的操作和分析。
具体文档可以参考Pandas 简介 | 菜鸟教程
其实在各个语言的自带库或第三方库中，也有对应的库或者插件，对excel表格进行操作，这个几乎成为数据的基本操作之一，python中还有 Openpyxl ，xlrd 、 xlwt 、 xlutils ，还能写公式的 XlsxWriter等。
其他语言开发语言，例如golang中的excelize库，
https://pkg.go.dev/github.com/xuri/excelize/v2
Java中也有，而且还很多： EasyExcel， Apache POI，JXL， Aspose.Cells for Java等等，Java这方面应该是最多的了，它擅长这个。
Lua中，常用的对Excel表格进行操作的库主要有两个： xlsxwriter 和 luacom 。
C#中，常用的Newtonsoft.Json是用于json的处理库，EPPlus是用于读写Excel文件的库，支持.xlsx格式。
TypeSprite、JS中，exceljs库等，导出Excel或CSV文件并处理中文汉字，功能也比较全面。
在C++中操作Excel表格，有多种库可供选择。以下是一些常用的库：
XLNT (eXcellent Library for XLSX):
简介：这是一个开源的C++库，用于读写Excel的.xlsx文件格式。它提供了丰富的API来操作Excel文件，包括读取、写入和修改单元格数据、格式设置、图表创建等。
特点：跨平台支持（Windows, Linux, macOS），易于使用，文档齐全。
链接：https://github.com/tfussell/xlnt
libxlsxwriter:
简介：这是一个用于创建Excel .xlsx文件的C库，提供了简单的API来写入数据到Excel文件。它不支持读取Excel文件，只支持创建和写入。
特点：轻量级，快速创建文件，适用于需要生成Excel报告的场景。
链接：https://github.com/jmcnamara/libxlsxwriter
OpenXLSX:
简介：这是一个基于C++11的库，用于读写Excel .xlsx文件。它提供了丰富的功能来操作Excel文件，包括但不限于单元格操作、公式计算、格式设置等。
特点：跨平台，支持多种编译器（如GCC, Clang, MSVC）。
链接：https://github.com/troldal/openxlsx
libxls:
简介：这是一个用于读写Excel .xls文件的C库。它不支持较新的.xlsx格式，但仍然在一些旧系统中被广泛使用。这是我最早接触表格转换的库，后来就是OpenXLSX基本够用了。
特点：小巧、快速，但仅支持旧的.xls格式。
链接：Redirect
Boost.Xpressive:
简介：虽然Boost库本身主要用于提供各种C++算法和数据结构，但它也包含了一个名为Boost.Xpressive的正则表达式库，可以用来解析和操作Excel文件的内容（例如解析单元格内容）。
特点：结合使用Boost.Xpressive和上述的库（如XLNT）可以增强对Excel文件内容的处理能力。
链接：Chapter 43. Boost.Xpressive
这里我就不展开了，这些语言都用过一遍，还有些更偏门的库，各有优缺点，因为excel的确实强大，加上json的灵活，造成了再多的库都不能满足所有需求，掌握其原理，自己也可以根据工作实际需求写一个，不必求全，能胜任自己项目的就可以了。如果你是专门做这块的，那就专门去研究excel，先把自己变成一个excel大师，再做这种库的开发可能会更有效果。
每个都能展开写个专题，懒，做得出好工具才能真正偷懒！
言归正传：
数据样本如下：
在python工程中增加pandas库，它还有个依赖库就是openpyxl库需要安装，可以通过
pip install pandas 和 pip install openpyxl 两个命令进行安装；也可以通过vs的添加环境界面进行安装，我用的vs2019和vs2024，下面我就图文介绍下这个安装，基本一样，非常方便：
建立一个python的应用工程：它就自带了一个python环境的设置模块，右键点击它，如下图：
选择添加环境或者直接修改下面的已有环境都可以，因为我装了两个python环境，所以新建了一个：
输入需要的库的名称，它自己会匹配对应的命令，然后只需要点击对应的命令行就会直接安装：
最后检查自己的安装是否成功，在已经导入的包列表中看到这两个库的名字：
接下来我就写一段这个库的应用，将最开始无法查看的json文本转换为excel表格，方便查看：
实现代码如下：
import sys
import json
import pandas as pd
# 1. 读取 JSON 文件
json_file_path = "E:\PythonApplication1\design.json" # 替换为你的JSON文件路径
with open(json_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
# 2. 统一数组长度（填充 None）
max_length = max(len(arr) for arr in data.values()) # 计算最大数组长度
for key in data:
current_length = len(data[key])
if current_length < max_length:
# 填充 None 到缺失位置
data[key] += [None] * (max_length - current_length)
# 3. 创建 DataFrame 并保存为 Excel
df = pd.DataFrame(data)
excel_file_path = 'E:\PythonApplication1\output.xlsx' # 替换为输出 Excel 路径
df.to_excel(excel_file_path, index=False)
print(f"打完收工...处理完成！Excel 文件已保存至: {excel_file_path}")
最终导出后的结果如下：（这是将一个表放在一列之内，如果再要分表就单存储一个文件，再处理分项问题。）
打完收工，各位周末用餐愉快！